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NOAA GFS预报系统发布重大更新
美国国家海洋和大气管理局(NOAA)正在升级其全球气象预报系统(GFS)模式，以提高美国各地的天气预报能力。这些进展将改善飓风形成预报、降雪位置、暴雨预报以及模式的整体性能。 除了GFS升级之外，NOAA同时对全球数据同化系统（GDAS）进行现代化改造。这项工作将使该模型能够从静止和极轨卫星上摄取更多的数据，并从飞机上摄取飞行高度的风、温度和湿度观测数据。 参考链接： 1. https://www.noaa.gov/media-release/noaa-upgrades-flagship-us-global-weather-model —END—
1.6K10编辑于 2022-09-23 - 来自专栏气象杂货铺
NOAA GFS预报系统升级评估报告
文末获取完整的评估报告 美国国家海洋和大气管理局(NOAA)正在升级其全球气象预报系统(GFS)模式，以提高美国各地的天气预报能力。这些进展将改善飓风形成预报、降雪位置、暴雨预报以及模式的整体性能。 除了GFS升级之外，NOAA同时对全球数据同化系统（GDAS）进行现代化改造。这项工作将使该模型能够从静止和极轨卫星上摄取更多的数据，并从飞机上摄取飞行高度的风、温度和湿度观测数据。 以下是GFSv16的更新评估报告部分内容 参考链接： 1. https://www.noaa.gov/media-release/noaa-upgrades-flagship-us-global-weather-model
1.5K20编辑于 2022-09-23 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
NOAA 每月美国气候网格数据集
NOAA 每月美国气候网格数据集 (NClimGrid)¶ NOAA 每月美国气候网格数据集 (NClimGrid) 数据集可作为每日 (NClimGrid-d) 或每月 (NClimGrid-m) 数据集提供 scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:weather-climate/NOAA-NCLIM-GRID 执照¶ NOAA 数据、信息和产品 id=gov.noaa.ncdc:C00332#Constraints 关键词：NOAA、nclim、CONUS、美国、每日、近实时、温度、降水 提供者：NOAA NOAA 每月美国气候网格数据集 ( NOAA 和 NCEI 对这些数据不作任何明示或暗示的保证，分发的事实也不构成此类保证。对于因这些数据中的任何错误或遗漏而造成的任何损害，NOAA 和 NCEI 不承担任何责任。 NOAA 国家环境信息中心。DOI：10.7289/V5SX6B56 [访问日期]。
77510编辑于 2024-02-02 - 来自专栏好奇心Log
学习资源 | NOAA对AI前沿的展望
资源获取 第二十期的资料获取，好奇心Log公众号后台回复NOAA20 数据处理·机器学习·可视化 行业资讯·学习资料 长按关注不迷路
41810发布于 2021-01-12 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GEE数据集——NOAA全球蒸发应力指数 (ESI)
NOAA 蒸发应力指数 (ESI)¶ 蒸发应力指数 (ESI) 由 NOAA 卫星应用与研究中心 (STAR) 和 USDA-ARS 水文与遥感实验室制定。 scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:agriculture-vegetation-forestry/GLOBAL-ESI-10KM 执照¶ NOAA 关键词：干旱、植被、遥感、气候、USDA-ARS、NOAA、MODIS、LST、全球、近实时 由 NOAA、USDA-ARS 提供 GEE 策划者：Climate Engine Org
58010编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
GEE图表——利用NOAA气象数据绘制气温预测图
geometry1 = ee.Geometry.Point([-4.232, 53.263]); var geometry2 = ee.Geometry.Point([-2.936, 53.394]); // NOAA GFS dataset var gfs = ee.ImageCollection("NOAA/GFS0P25"); // 选择气温数据 var forecast = gfs.select('precipitable_water_entire_atmosphere
58311编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
NASA数据集——NOAA 气溶胶和海洋科学考察数据（AEROSE）
简介 NOAA 气溶胶和海洋科学考察（AEROSE）是一种基于测量的综合方法，用于了解热带海洋上空气溶胶长程飘移的影响（Morris 等人，2006 年；Nalli 等人，2011 年）。
29010编辑于 2024-05-06 - 来自专栏好奇心Log
学习资源 | NOAA连接AI与环境科学(八)—机器学习工具与实践
资源获取 第8期的视频及PPT资料获取，后台回复NOAA8 Cartopy高阶指南 Python-matplotlib 学术型散点图绘制 课程资源 | NCAR地球系统模式课程全部视频及PPT资源 --
48341发布于 2020-10-15 - 来自专栏好奇心Log
学习资源 | 来自NOAA的AI与环境科学学习资源（七）
主要内容 人工智能用于高影响天气预测 用于模型误差推断和修正的机器学习 集合振荡校正(EnOC):利用振荡模式改善混沌系统的预测 机器学习的敏感损失函数 资源获取 第七期的视频及PPT资料获取，后台回复NOAA7
59531发布于 2020-10-15 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine——NOAA气候数据记录（CDR）的AVHRR归一化植被指数（NDVI）包含从NOAA AVHRR表面反射产品中得到的网格化的每日NDVI
The NOAA Climate Data Record (CDR) of AVHRR Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) contains gridded daily NDVI derived from the NOAA AVHRR Surface Reflectance product. NOAA气候数据记录（CDR）的AVHRR归一化植被指数（NDVI）包含从NOAA AVHRR表面反射产品中得到的网格化的每日NDVI。 ee.ImageCollection("NOAA/CDR/AVHRR/NDVI/V4") Resolution 5566 meters Bands Table Name Description Min NOAA National Climatic Data Center. doi:10.7289/V5PZ56R6 代码： var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/CDR
65910编辑于 2024-02-02 - 来自专栏好奇心Log
学习资源 | NOAA连接AI与环境科学(十三)—AIML在数据同化中应用
主要内容 IBM weather使用AI在数据同化领域的应用 Google使用AI在数据同化领域的应用 NOAA使用AI和机器学习方法进行数据同化来进行预报 恶劣天气临近预报的卫星图像自动分析工作 资源获取 第十三期的视频及PPT资料获取，好奇心Log公众号后台回复NOAA13
1.2K20发布于 2020-10-29 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——NOAA海平面上升数字高程模型（DEMs）
NOAA海平面上升数字高程模型（DEMs） NOAA沿海服务中心已经开发了高分辨率的数字高程模型（DEMs），用于该中心的海平面上升和沿海洪水影响的互联网地图应用。 预处理 虽然这些数据集是由NOAA收集并提供的，但不同的收集品确实有不同的名义分辨率、不同的CRS和不同的无数据值。 代码： var slrdem = ee.ImageCollection("projects/sat-io/open-datasets/NOAA/SLR_DEM"); print(slrdem.size scriptPath=users/sat-io/awesome-gee-catalog-examples:elevation-bathymetry/NOAA-SLR-DEM License¶ The dataset Provider: NOAA Curated by: Samapriya Roy Keywords: Elevation, topography, topobathymetric, bathymetry
1.1K10编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine（GEE）——一个简单的线性趋势计算（NOAA—NDVI数据）
这次我们使用全球NOAA数据来做一下简单的线性分析：NOAA CDR AVHRR NDVI: Normalized Difference Vegetation Index, Version 5提示，这个数据只适用于大尺度的分析 NDVI Normalized difference vegetation index -9998 9998 0.0001 NOAA气候数据记录（CDR）的AVHRR归一化植被指数（NDVI）包含从 NOAA AVHRR表面反射产品中得到的网格化的每日NDVI。 year'); return ee.Image(year).float().addBands(img); } // 线性趋势 var collection = ee.ImageCollection("NOAA ), 'year'); return ee.Image(year).float().addBands(img); } var collection = ee.ImageCollection('NOAA
49510编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine —— NOAA每天0.25度的海面温度插值(OISST)全球海洋温度场数据集
The NOAA 1/4 degree daily Optimum Interpolation Sea Surface Temperature (OISST) provides complete ocean NOAA每天1/4度的最佳内插海面温度(OISST)提供了完整的海洋温度场，它是通过将不同平台(卫星、船舶、浮标)的偏差调整后的观测数据在全球常规网格上进行组合，并通过内插法填补空白。 For more information, see the Fair Use of NOAA's CDR Data Sets, Algorithms and Documentation pdf. Banzon, and NOAA CDR Program (2008): NOAA Optimum Interpolation 1/4 Degree Daily Sea Surface Temperature NOAA National Centers for Environmental Information. doi:10.7289/V5SQ8XB5 [access date].
85110编辑于 2024-02-02 - 来自专栏好奇心Log
美国气象行业如何应用云计算？
该研究活动还在调查现代云基础架构上NOAA数据的可用性，是否可以提供NOAA数据的更广泛或更复杂的应用，并为美国工业带来新的商机。 三是降低成本。 瓜吃到这里好像终于摸到了点门道：原来NOAA并不是甲方，亚马逊等大厂也不是NOAA的乙方，而是NOAA和亚马逊等云平台联手，请“美国经济的创新力量”买单，最终为公众利益服务。 ? 而且据NOAA评估，云平台释放了NOAA环境数据的潜力，带来了科技进步和经济利益双丰收：卫星数据应用、数值天气预报、海洋模式、大数据分析存储传播等领域，技术水平都得到了显著提高。 2020年7月，NOAA发布了《云战略草案》，旨在最大化NOAA云服务的价值。 ? 所谓“草案”，的确十分简略，核心内容有两项：一是明确了NOAA云服务架构的性质，是代理的、多供应商、多租户的商业云平台，二是明确了NOAA云服务的五项目标及各项子目标。
2.8K20发布于 2021-03-25 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine ——比Landsat更全的NDVI数据NOAA CDR AVHRR NDVI）1981-2019年0.05 degrees数据集
daily NDVI derived from the NOAA AVHRR Surface Reflectance product. 气候数据记录（CDR）的AVHRR归一化植被指数（NDVI）包含从NOAA AVHRR表面反射产品中得到的网格化的每日NDVI。 NOAA CDR计划的官方CDR分发点是NOAA的国家气候数据中心，该中心根据美国总统关于 "开放数据政策 "的备忘录和2013年5月9日的行政命令 "使开放和机器可读成为政府信息的新默认值"，对CDR 欲了解更多信息，请参阅《公平使用NOAA的CDR数据集、算法和文件》pdf。 NOAA National Climatic Data Center. doi:10.7289/V5PZ56R6 代码： var dataset = ee.ImageCollection('NOAA/CDR
37410编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine——NOAA气候数据记录（CDR）的AVHRR表面反射率包含网格化的每日表面反射率和亮度温度，来自NOAA七颗极地轨道卫星上的高级甚高分辨率辐射计（AVHRR）
The NOAA Climate Data Record (CDR) of AVHRR Surface Reflectance contains gridded daily surface reflectance temperatures derived from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) sensors onboard seven NOAA NOAA气候数据记录（CDR）的AVHRR表面反射率包含网格化的每日表面反射率和亮度温度，来自NOAA七颗极地轨道卫星上的高级甚高分辨率辐射计（AVHRR）传感器。 CDR Program (2014): NOAA Climate Data Record (CDR) of AVHRR Surface Reflectance, Version 4. NOAA National Climatic Data Center.NOAA Climate Data Record (CDR) of AVHRR Surface Reflectance, Version
37910编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine——海洋热通量数据集是NOAA海洋表面束（OSB）的一部分，提供了无冰海洋上空气海洋热通量的高质量的气候数据记录（CDR）。
The Ocean Heat Fluxes dataset is part of the NOAA Ocean Surface Bundle (OSB) and provides a high quality 海洋热通量数据集是NOAA海洋表面束（OSB）的一部分，提供了无冰海洋上空气/海洋热通量的高质量的气候数据记录（CDR）。 Dataset Availability 1988-01-01T00:00:00 - 2021-05-31T00:00:00 Dataset Provider NOAA Collection Snippet 引用： Clayson, Carol Anne, Brown, Jeremiah, and NOAA CDR Program (2016). NOAA National Climatic Data Center. doi:10.7289/V59K4885.
31910编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine——海面温度--WHOI数据集是NOAA海洋表面（OSB）的一部分，提供了无冰海洋的高质量的气候数据记录（CDR）
The Sea Surface Temperature - WHOI dataset is part of the NOAA Ocean Surface Bundle (OSB) and provides 海面温度--WHOI数据集是NOAA海洋表面（OSB）的一部分，提供了无冰海洋的高质量的气候数据记录（CDR）。 海面温度值是通过对海面温度的昼夜变化和AVHRR观测结果进行建模而发现的。 ee.ImageCollection("NOAA/CDR/SST_WHOI/V2") Resolution 27830 meters Bands Table Name Description Min* 数据引用： Clayson, Carol Anne, Brown, Jeremiah, and NOAA CDR Program (2016). NOAA National Climatic Data Center. doi:10.7289/V5FB510W.
31110编辑于 2024-02-02 - 来自专栏GEE数据专栏，GEE学习专栏，GEE错误集等专栏
Google Earth Engine——NOAA气候数据记录（CDR）的气溶胶光学厚度（AOT）是全球每日0.1度的衍生数据的集合，气溶胶产品是由AVHRR图像在白天海洋上空无云条件下生成的。
The NOAA Climate Data Record (CDR) of Aerosol Optical Thickness (AOT) is a collection of global daily Image and data processing by NOAA's National Climatic Data Center. NOAA气候数据记录（CDR）的气溶胶光学厚度（AOT）是全球每日0.1度的衍生数据的集合，来自PATMOS-x AVHRR level-2b频道1（0.63微米）轨道晴空辐射度。 图像和数据处理由NOAA的国家气候数据中心进行。 数据说明： The NOAA CDR Program’s official distribution point for CDRs is NOAA’s National Climatic Data Center
34310编辑于 2024-02-02
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